Il settore manifatturiero è, fra tutti, quello che maggiormente sta conoscendo nuove pressioni a causa dei cambiamenti in corso negli ultimi anni. Dalla scarsità di maestranze e professionalità alla competizione globale, passando per la necessità di avere tempi di risposta sempre più veloci e ridurre al minimo gli spechi, le sfide che le realtà produttive devono affrontare sono molteplici e complesse. In questo scenario va ricordato che una delle grandi promesse di Industria 4.0 è stata proprio quella di rendere sempre più efficiente il settore, permettendo di affrontare le difficoltà di cui sopra, in particolare per quanto riguarda costi ed efficientamento. In uno scenario in cui la digitalizzazione spesso è già in atto, ma altrettanto spesso manca una visione, l’analisi predittiva può essere una soluzione a molte delle principali problematiche che coinvolgono il settore.
Perché l’analisi predittiva è una soluzione?
Prima di tutto, ricordiamo brevemente in cosa consiste l’analisi predittiva: si tratta di una forma di analisi avanzata che, attraverso l’elaborazione dei dati, permette di prevedere cosa potrebbe accadere. Naturalmente il presupposto è che, utilizzando una fonte in cui convergono dati aziendali in qualità e quantità, soprattutto attraverso strumenti di intelligenza artificiale e machine learning, sia possibile realizzare previsioni sempre più affidabili e dettagliate, in moltissimi campi.
I modelli predittivi possono essere applicati ai più disparati aspetti della vita aziendale, grazie a piattaforme di analisi e data mining come SAP Predictive Analytics la cui flessibilità permette la creazione di scenari adatti a qualsiasi tipo di azienda, anche al manifatturiero.
Quali vantaggi possono portare i Predictive Analytics al settore manifatturiero?
Il vantaggio dei dati è che sono ovunque. O meglio, che potenzialmente possono essere raccolti ovunque. Grazie a questo semplice principio, l’analisi predittiva può essere usata a vantaggio di tutti i dipartimenti, dalla produzione al finance passando per gli acquisti.
La Manutenzione predittiva è senza dubbio uno degli argomenti più interessanti: dal momento che è probabilmente il più celebre fra i punti di forza a vantaggio dell’analisi predittiva nel manifatturiero, in questa sede ci limitiamo a ricordarlo.
Un altro considerevole vantaggio è senza dubbio la possibilità di lavorare di concerto con il MES (Manufacturing Execution System) per migliorare l’efficienza della filiera produttiva. Per esempio, tenendo conto di parametri come la fluttuazione dei costi delle materie prime, dei tempi di trasporto, ma anche della stagionalità, è possibile agire preventivamente laddove, in genere, i MES tradizionali si limitano a reagire ai problemi una volta che si presentano. Inoltre, sempre grazie all’analisi, è possibile per esempio sopperire alla scarsità di materie prime anche riducendo gli sprechi e migliorando la qualità produttiva e riducendo di conseguenza la percentuale di prodotto difettoso.
Prevedere la domanda è un altro vantaggio che l’analisi predittiva mette a disposizione. Certo, in questo campo esistono già numerosi studi per ciascun settore, molto spesso con i propri modelli previsionali di riferimento. Ma l’analisi predittiva permette di utilizzare modelli statistici più evoluti, che tengono conto di un numero di parametri molto superiore, e nettamente migliore anche in termini di complessità. Dalle abitudini di consumo all’andamento dell’economia, dai problemi alle consegne alla competizione internazionale, la complessità dei modelli che si basano su Predictive Analytics non ha precedenti.
Infine, non dobbiamo dimenticare l’impatto anche su settori apparentemente minori come il marketing e le risorse umane. Nel secondo, in particolare, oggi è possibile misurare e gestire in anticipo anche parametri apparentemente sfuggenti, come la produttività e la sicurezza sul lavoro, con un impatto positivo sull’andamento generale dell’azienda.
Le sfide da affrontare per trasformarsi in Manifattura intelligente
Anche se la cultura del dato si sta diffondendo rapidamente nel settore manifatturiero, sicuramente l’industria deve affrontare, nell’adozione degli strumenti di analisi più evoluti, sfide più importanti rispetto ai settori per così dire data native come quello finanziario o quello informatico, in cui la raccolta e la gestione delle informazioni è strettamente legata ai modelli di business.
Prima di tutto perché in molti casi è necessario iniziare l’implementazione dalla raccolta dei dati, dal momento che non tutti i macchinari attualmente in uso sono nativamente in grado di farlo. Poi, anche dove la raccolta esiste, bisogna lavorare sull’organizzazione e la gestione, fino ad arrivare ad una Single Source of Truth, un unico serbatoio in cui far confluire tutti i dati, da quelli di produzione a quelli finanziari.
Poi, sono necessarie le giuste professionalità per implementare, mantenere e mettere a profitto l’analisi dei dati. Insomma, la trasformazione in Digital Manufacturing è un processo di trasformazione profonda, che tuttavia offre grandi opportunità per le aziende che decidono di adottarla nel modo corretto, magari con il supporto di professionalità in grado di supportarle e consigliare il percorso migliore.
Noi di Clarex siamo pronti ad affiancarti nel processo di trasformazione digitale della tua azienda, offrendoti tutti gli strumenti e il supporto necessari per renderla un’impresa intelligente.
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